推荐一些kubernetes入门教程的网站博客或者书籍

时间: 2023-09-02 16:06:30 浏览: 70
以下是一些 Kubernetes 入门教程的推荐: 1. Kubernetes 官方文档:Kubernetes 官方文档是学习 Kubernetes 的最佳资源。它提供了丰富的教程、指南、概念和 API 文档,涵盖了所有 Kubernetes 的基础知识。 2. Kubernetes Handbook:这是一本由阿里巴巴开发的 Kubernetes 中文入门指南,内容简洁明了,非常适合初学者学习。 3. Kubernetes in Action:这是一本由 Marko Luksa 编写的 Kubernetes 实战指南,内容深入浅出,适合有一定经验的开发者和运维人员学习。 4. Kubernetes Tutorial for Beginners:这是一篇来自 Kubernetes Tutorial 网站的教程,内容简单易懂,适合初学者入门。 5. Kubernetes Basics:这是一门由 Google 开发的免费在线课程,覆盖 Kubernetes 的基础知识和实践,非常适合初学者。 6. Kubernetes By Example:这是一个开源项目,提供了一系列 Kubernetes 的示例应用程序和教程,可以帮助你快速入门并开始构建自己的应用程序。 希望这些资源可以帮助你快速入门 Kubernetes。
相关问题

docker和kubernetes书籍推荐

对于Docker和Kubernetes,以下是我推荐的一些书籍: 1. 《Docker入门与实践》 - 这本书是学习和理解Docker的绝佳起点。它从基础概念开始,详细介绍了Docker的核心功能,包括容器的创建、管理和部署。此外,它还涵盖了Docker的生态系统和实践案例,帮助读者快速上手并应用Docker。 2. 《Kubernetes权威指南》 - 这本书是学习和使用Kubernetes的权威指南。它从Kubernetes的架构和核心概念开始,然后逐步介绍了集群的创建、应用和管理。此外,它还涵盖了高级特性如自动扩展、负载均衡和监控,以及运维实践和实例分析,帮助读者深入理解和应用Kubernetes。 3. 《Docker容器与容器云》 - 这本书全面介绍了Docker容器技术和容器云平台。它从容器的基本概念和Docker的安装开始,然后深入介绍了容器的创建、管理和监控,以及Docker Compose和Docker Swarm等工具的使用。此外,它还涵盖了容器云平台的架构和应用,帮助读者理解和应用容器技术在云端的实际场景。 4. 《Kubernetes in Action(实战Kubernetes)》 - 这本书是学习和应用Kubernetes的实战指南。它以场景驱动的方式介绍了Kubernetes的核心概念和实践,包括应用的构建、部署和管理,以及监控、日志和运维等方面。此外,它还涵盖了CI/CD集成、安全性和最佳实践,帮助读者在实际项目中使用Kubernetes。 这些书籍涵盖了Docker和Kubernetes的基础知识、实践技巧和高级特性,适合初学者和有一定基础的开发人员或运维人员阅读。读者可以根据自己的需求和水平选择适合自己的书籍,加深对Docker和Kubernetes的理解和应用能力。

帮我推荐相关的最新教程文档或者视频

当学习 Kubernetes 时,可以参考以下教程文档或视频: 1. 官方文档:Kubernetes官方文档是最全面、最权威的学习资料,其中包括了入门教程、概念解释、API文档、实践教程等。 2. Kubernetes Handbook:由阮一峰老师编写的Kubernetes Handbook是一份非常不错的教程文档,包含了Kubernetes的基础概念、实践教程以及常见问题解答等。 3. Kubernetes源码分析:由陈显毅老师编写的Kubernetes源码分析是一份非常透彻的Kubernetes源码解析教程,有助于深入理解Kubernetes的原理。 4. Kubernetes视频教程:网上有很多Kubernetes的视频教程,例如Bilibili上的Kubernetes教程、优酷上的Kubernetes教程等,可以根据自己的需求选择不同的视频教程。 5. Kubernetes书籍:有很多优秀的Kubernetes书籍,例如《Kubernetes in Action》、《Kubernetes Handbook》等,可以通过购买书籍来加深对Kubernetes的理解。 希望这些资源对你有所帮助!

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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